論文の概要: Universal quantum state preparation via revised greedy algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03351v1
- Date: Sat, 7 Aug 2021 02:44:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-19 03:10:03.132186
- Title: Universal quantum state preparation via revised greedy algorithm
- Title（参考訳）: 修正グリーディアルゴリズムによるユニバーサル量子状態生成
- Authors: Run-Hong He, Hai-Da Liu, Sheng-Bin Wang, Jing Wu, Shen-Shuang Nie and
Zhao-Ming Wang
- Abstract要約: 量子状態生成を実現するために動的パルスを設計するための改訂版を提案する。
本稿では,半導体量子ドットと超伝導回路のコンテキストにおいて,単一量子状態と2量子状態の普遍的な生成に本方式を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.718317980347176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Preparation of quantum state lies at the heart of quantum information
processing. The greedy algorithm provides a potential method to effectively
prepare quantum states. However, the standard greedy algorithm, in general,
cannot take the global maxima and instead becomes stuck on a local maxima.
Based on the standard greedy algorithm, in this paper we propose a revised
version to design dynamic pulses to realize universal quantum state
preparation, i.e., preparing any arbitrary state from another arbitrary one. As
applications, we implement this scheme to the universal preparation of single-
and two-qubit state in the context of semiconductor quantum dots and
superconducting circuits. Evaluation results show that our scheme outperforms
the alternative numerical optimizations with higher preparation quality while
possesses the comparable high efficiency. Compared with the emerging machine
learning, it shows a better accessibility and does not require any training.
Moreover, the numerical results show that the pulse sequences generated by our
scheme are robust against various errors and noises. Our scheme opens a new
avenue of optimization in few-level system and limited action space quantum
control problems.
- Abstract（参考訳）: 量子状態の生成は、量子情報処理の中心にある。
グリーディアルゴリズムは、量子状態を効果的に準備する潜在的な方法を提供する。
しかし、標準グリーディアルゴリズムは一般に、大域的な最大値を取ることができず、代わりに局所的な最大値に固定される。
本稿では, 標準グリードアルゴリズムに基づいて, 動的パルスを設計し, 普遍的な量子状態の準備, すなわち任意の状態を作成するための改訂版を提案する。
本手法は,半導体量子ドットと超伝導回路の文脈において,単一および2量子ビット状態の普遍的な合成に応用できる。
評価結果から,提案手法は,同等の高効率を保ちながら,高い準備品質で代替数値最適化よりも優れていた。
最新の機械学習と比較すると、アクセシビリティが向上し、トレーニングを必要としない。
さらに,提案手法により生成されたパルス列は,様々な誤差やノイズに対して頑健であることを示す。
提案手法は,少数レベルシステムにおける新たな最適化手法と,限られた動作空間量子制御問題を開く。
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